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opus-mt-gl-pt

加利西亚语与葡萄牙语翻译模型

Opus-MT-GL-PT项目是一个开源翻译模型,专注于加利西亚语和葡萄牙语的翻译。该模型使用transformer-align架构,并结合SentencePiece预处理技术,在Tatoeba测试集上获得了57.9的BLEU分数,表现出良好的翻译性能。用户可以下载原始模型权重和测试集进行进一步的评估和使用。

opus-mt-en-zh - 英汉双向Transformer机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba-Challenge中文开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-en-zh是基于Transformer架构的英汉双向机器翻译模型。支持英语与多种汉语变体间的翻译,包括简繁体中文、粤语等。模型在Tatoeba测试集上BLEU分数达31.4,翻译质量优异。采用SentencePiece预处理技术,需添加目标语言标记。适用于需要高质量英汉互译的各类应用场景。
opus-mt-eo-en - 准确的跨语言翻译引擎,支持世界语到英语的转换
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-eo-en开源项目数据集机器翻译模型
该项目专注于世界语到英语的翻译,使用transformer-align模型进行处理,结合SentencePiece和数据规范化。其在Tatoeba数据集上达到了54.8的BLEU分数,展示了出色的翻译能力。用户可以获取模型的详细资源,如下载原始权重和查看测试结果及评估分数,为跨语言交流提供有效支持。
opus-mt-sk-en - 斯洛伐克语到英语的开源机器翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceOPUSopus-mt-sk-en开源项目模型翻译
opus-mt-sk-en是一个开源的Transformers模型,用于将斯洛伐克语翻译为英语。该模型基于opus数据集,并通过规范化和SentencePiece技术进行预处理。在JW300测试集上,模型表现良好,获得42.2的BLEU分数。此工具适用于需要高质量翻译的研究人员和开发者。
opus-mt-mul-en - Transformer架构的多语种英语神经机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS多语言模型开源项目机器翻译模型语言对
opus-mt-mul-en是基于Transformer架构的多语种到英语神经机器翻译模型。该模型支持200多种语言翻译为英语,覆盖范围广泛。在多个标准测试集上表现优异,尤其擅长欧洲语言翻译。模型采用SentencePiece分词技术,能够处理低资源语言,是一款功能强大的通用多语言翻译工具。
opus-mt-en-hy - 英语到亚美尼亚语翻译模型,促进多语言交流
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceeng-hyetranslation开源项目模型
该项目提供英亚(英语-亚美尼亚语)翻译模型,基于Transformer-Align架构,结合SentencePiece处理,实现文本转换。其翻译能力在Tatoeba测试集中获得16.6的BLEU分数,表明良好的质量。用户可在GitHub页面查看详情,下载原始权重及测试集文件。项目采用Apache-2.0协议,便于开发者和研究人员在多语言环境中使用和再开发。
opus-mt-cs-en - 捷克语到英语的开源机器翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-cs-entransformer-align开源项目模型翻译
opus-mt-cs-en是一种捷克语到英语的开源翻译模型,使用transformer-align架构和OPUS数据集,经过SentencePiece处理。可以下载2019年12月18日的模型权重以进行试用。
opus-mt-ko-en - 基于transformer-align的开源韩英机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoebatransformer-align开源项目机器翻译模型韩英翻译
opus-mt-ko-en是一个开源的韩英机器翻译模型,采用transformer-align架构。模型在Tatoeba测试集上获得41.3 BLEU分数和0.588 chrF分数。它支持韩语(包括谚文、拉丁文和汉字)到英语的翻译,使用normalization和SentencePiece进行预处理。该项目提供模型权重、测试集翻译结果和评估数据,可用于研究和实际应用。
opus-mt-en-hu - 基于Transformer的英匈双语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-hutransformer开源项目机器翻译模型自然语言处理
opus-mt-en-hu是一个英语到匈牙利语的机器翻译模型,采用Transformer架构设计。该模型基于OPUS数据集训练,应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型实现了40.1的BLEU分数和0.628的chr-F分数,表现出良好的翻译能力。模型提供了原始权重和测试集翻译结果供下载,便于进行评估和实际应用。
opus-mt-tr-en - 基于OPUS数据集的土耳其语英语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目数据集机器翻译模型语言模型
opus-mt-tr-en是一个基于Transformer架构的土耳其语到英语机器翻译模型。该模型使用OPUS数据集训练,通过normalization和SentencePiece进行预处理。在多个测试集上表现优异,Tatoeba测试集上的BLEU分数达63.5。模型权重可供下载,便于研究人员和开发者进行评估和应用。
opus-mt-ja-en - 基于OPUS数据集的日英神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-ja-en开源项目日英翻译机器翻译模型自然语言处理语言模型
该模型采用transformer-align架构,基于OPUS多语言平行语料库训练而成。预处理阶段使用了文本标准化和SentencePiece分词技术。在Tatoeba日英翻译测试集上,模型展现了优秀的性能,BLEU得分为41.7,chr-F得分为0.589。项目开源了模型权重和测试集译文,便于进行进一步的研究和应用。
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